2020年12月21日，實(shí)驗(yàn)室特邀北京大學(xué)王奕森助理教授在信息北樓A404做題為 “Towards Trustworthy Machine Learning” 的精彩報(bào)告。信息學(xué)院部分教師和研究生一起聆聽了此次報(bào)告會(huì)。

王老師深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中遇到的問題，并從從魯棒優(yōu)化的觀點(diǎn)出發(fā)，介紹了其研究團(tuán)隊(duì)在可信機(jī)器學(xué)習(xí)方面的工作，包括如何提高含噪聲標(biāo)簽數(shù)據(jù)分類的可靠性和對抗樣本的魯棒性。同時(shí)， 王老師還為我們介紹了可信機(jī)器學(xué)習(xí)未來的可能發(fā)展方向，為在座的研究生和教師提供了豐富的研究靈感。

王奕森老師2018年博士畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，在人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂級會(huì)議和期刊發(fā)表論文30余篇，包括ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI等。曾獲得百度獎(jiǎng)學(xué)金（全球共10位）、ACM中國優(yōu)秀博士論文提名（全國共5位）等榮譽(yù)。